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第一阶段背景报告和重点
建议收到报告 #PD-2024-02；并且收到报告 #PD-2024-02 附件 1 中提供的增长管理研究第一阶段报告；并且收到报告 #PD-2024-02 附件 1 中提供的增长管理研究第一阶段报告；并且理事会批准报告 #PD-2024-02 附件 2 中提供的重点研究区域边界，以支持增长管理研究的第二阶段。并且理事会批准报告 #PD-2024-02 附件 2 中提供的重点研究区域边界，以支持增长管理研究的第二阶段。并且理事会批准报告 #PD-2024-02 附件 2 中提供的重点研究区域边界，以支持增长管理研究的第二阶段。
聚焦 LRP：用于人脸变形攻击检测的可解释 AI
近年来，检测变形人脸图像的任务变得非常重要，以确保基于人脸图像的自动验证系统（例如自动边境控制门）的安全性。基于深度神经网络 (DNN) 的检测方法已被证明非常适合此目的。然而，它们在决策过程中并不透明，而且不清楚它们如何区分真实人脸图像和变形人脸图像。这对于旨在协助人类操作员的系统尤其重要，因为人类操作员应该能够理解其中的推理。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了聚焦分层相关性传播 (FLRP)。该框架在精确的像素级别向人类检查员解释深度神经网络使用哪些图像区域来区分真实人脸图像和变形人脸图像。此外，我们提出了另一个框架来客观地分析我们方法的质量，并将 FLRP 与其他 DNN 可解释性方法进行比较。该评估框架基于移除检测到的伪影并分析这些变化对 DNN 决策的影响。特别是，如果 DNN 的决策不确定甚至不正确，与其他方法相比，FLRP 在突出显示可见伪影方面表现得更好。
BISD战略重点行动计划
1。教育工作者应该获得一个个性化的专业发展经验，可以满足所有教育者的需求。2。BISD将是一个有利于建立养育关系的环境。3。在各个级别的仆人领导中。4。专业学习社区创造了一个安全的环境，以分享思想并促进创新。5。通过有竞争力的薪酬在所有学习空间中招募和保留改变生活的人。
在聚焦离子束仪器上进行的 SIMS
工程纳米材料已成为微电子、航空航天、能源生产和储存、毒理学研究和医学应用等多个领域的深入研究焦点。开发新的表征方法和仪器是推动材料研究和开发的关键因素，从而提高产品性能和可靠性。分析挑战包括分析 10 纳米范围内的微小特征，这导致分析量和检测限之间的权衡。二次离子质谱 (SIMS) 是一种强大的表面分析技术，特别是它能够以出色的灵敏度和高动态范围检测所有元素并区分同位素。SIMS 允许获取质谱、进行深度剖析以及 2D 和 3D 成像。安装在最新一代 FIB 平台上的新型离子源（例如气体场离子源 (GFIS)、Cs + 低温离子源 (LoTIS) 或多物种液态金属合金离子源 (LMAIS)）的开发为纳米级物体的分析开辟了新的可能性。在 FIB 仪器中添加 SIMS 功能不仅可以提供最高分辨率和灵敏度的成像，还可以提供在图案化和铣削过程中进行现场过程控制的工具 [1,2]。
FocusMaine的业务资源指南
缅因州为购买者直接且主要是在实验和实验室意义上使用的研究和开发中使用的某些研发设备的营业税免税。符合条件生物技术应用的例子包括诸如重组DNA技术，生物化学，分子和细胞生物学，免疫学，遗传学和遗传工程，生物细胞融合技术以及使用新生物的生物学来生产或改善生物学的生物学，以改善生物学的生物，以改善生物学的生物学，以改善生物学的生物学，药物开发，改变生物系统以及有用的过程和产品，或为特定用途开发微生物。
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1。参与者将确定从发展的角度与教育者合作的线索。2。参与者将认识到某些教育者反应的动态，同时也认识到每个发展阶段的好处和挑战。3。参与者将学会将行为视为监管需求的线索。4。参与者将学习如何支持成长中的学生的宽容窗口，更有效地重新布线，并重新模仿神经系统以支持学习和成长。5。参与者将采用在整个上学期间为学生和成人提供一定剂量的法规的方法。6。参与者将把知识转化为创建支持学生自我意识和自我反思的环境，从而导致发现自己的监管需求，同时也支持成年人的监管需求。7。参与者将探讨如何从系统和分层的角度将这些方法纳入这些方法。8。参与者将学习在失调的时刻进行调节，从而帮助他们避免疲惫和倦怠，因为他们支持教育者这样做。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
焦点的一周
公共帐户委员会（PAC）与Dzongkhag管理局和Pema Gatshel和Trashigang的Gewogs进行了协商会议，并在Trashigang Dzongkhag Tshogdu Hall进行了审查，以审查Dzongkhag Admin-Istration and Gewogs of Trashigs of Trashigs of Trashigs of Trashigs和Pema Aspema和Pema inthece inthers the the the the the the a后的尚未解决的更新。委员会在关于未解决的财务违规行为的问题进行了广泛讨论之后，可能有助于解决一些问题，而有些则尚未解决。PAC指示Dzongkhag政府和GEWOGS解决剩余的未解决的违规行为，并在2021年8月31日之前向皇家审计局（RAA）提交报告，该报告应在2021年9月30日之前通过RAA提交PAC。
罗氏/GNE 评论_以患者为中心的药物开发：将临床结果评估纳入监管决策的终点
本指南草案标志着一个关键里程碑，它是 FDA 以患者为中心的药物开发 (PFDD) 方法指南系列 1 的最后一部分，旨在描述一条可持续的途径，将患者输入作为数据纳入医疗产品开发和决策。我们赞赏该机构在整个系列中努力提供灵活性，包括讨论各种方法，这些方法可以量身定制以制定适合目的的策略。例如，当前的指南草案描述了几种构建基于 COA 的终点的潜在方法，例如多组分和个性化终点，这些终点对于评估具有多种临床表现的疾病的治疗效果很有价值。然而，该指南对审查人员如何评估 COA 数据作为效益风险评估和监管决策中全部证据的一部分提供了有限的见解。目前尚不清楚指南 4 中包含的原则是针对用于标记声明的 COA 终点，还是旨在更广泛地应用，例如，用作评估安全性和耐受性的终点的 COA。我们敦促该机构更加具体地规定用于评估 COA 数据的完整性和临床解释的期望和标准。
Ambetter Health专注于白银：87％的AV水平银计划
福利和承保范围（SBC）文件摘要将帮助您选择健康计划。SBC向您展示了您和计划将如何分享涵盖医疗服务的费用。注意：将单独提供有关此计划成本（称为保费）的信息。这只是一个摘要。有关您的覆盖范围的更多信息，或获取完整覆盖条款的副本，请访问https://ambetterhealth.com/2025-brochures.html，或致电1-877-687-1169（Relay Floray Florida 1-800-955-8770）。有关通用术语的一般定义，例如允许金额，余额计费，共同保险，共付额，可扣除，提供者或其他下划线条款，请参见词汇表。您可以在https://www.healthcare.gov/sbc-glossary上查看词汇表，也可以致电1-877-687-1169（接力佛罗里达1-800-955-8770），以请求副本。